Phytosterols and human lipid metabolism: efficacy, safety, and novel foods
Notice bibliographique
Résumé
Plant sterols have been known for several decades to cause reductions in plasma cholesterol concentrations. These plant materials have been granted a conditional health claim in the United States regarding their effects in the prevention of cardiovascular disease and are being sold in functional foods in several countries in Europe as well as in the United States and Australia. It is generally suggested that daily consumption of approximately 2 g of plant sterols can lower cholesterol concentrations as part of a dietary prevention strategy. However, phytosterols have been added and tested for their cholesterol-lowering effects mainly in spreads. Consumption of these high-fat foods seemingly flies in the face of current recommendations for the promotion of heart health, which suggest lowering total fat and energy intake to maintain weight. Hence, new food formulations are being evaluated using phytosterols incorporated into low-fat and reduced-fat food items. The purpose of this review is to examine the cholesterol-lowering efficacy of plant sterols, focusing on novel food applications, their mechanism of action, and safety. These novel food formulations include new solubilization processes that lead to improved uses for plant sterols, as well as new foods into which phytosterols have been incorporated, such as breads, cereals, and beef. Such new foods and formulations should pave the way for greater use of phytosterols in heart health promotion, increasing the longer-term potential for the creation of innovative functional foods containing plant sterols and their derivatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».